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Simhash 传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦，其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量，然后计算两篇文章对应向量的向量夹角。但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大，对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的，simhash算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。 simhash算法很精巧，但却十分容易理解和实现，具体的simhash过程如下： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：   1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；  2) 在树构造过程中进行剪枝；   3) 能够完成对连续属性的离散化处理；  4) 能够对不完整数据进行处理。   C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。